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作为一个具有巨大应用前景研究方向,深度学习无论是在算法研究,还是在实际应用(如语音识别,自然语言处理、计算机视觉)中都表现出其强大的潜力和功能.本文主要介绍这种深度学习算法,并介绍其在金融领域的领用. 相似文献
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探索构建对汇率进行直接预测的高精度组合预测算法.采用NARX神经网络作为基础模型,并结合经验模态分解模型进行混合预测,提高模型精度.为研究不同时间间隔对预测结果的影响,采用美元兑日元汇率的时间间隔为5分钟与1天的数据进行预测.实验结果显示,时间间隔较短时,模型的预测精度更高.此外,通过对汇率改革前后的人民币汇率的预测发现,汇率改革对EMD-NARX模型的预测结果影响不大,说明模型稳定性较高. 相似文献
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